ГІБРИДНА ТЕХНОЛОГІЯ ІНТЕГРАЛЬНОГО ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ РЕГІОНАЛЬНИХ СИСТЕМ (НА ПРИКЛАДІ МІСТ ПІВДНЯ РОСІЇ)

В.В. Селютин; С.А. Заруцкий; К.Е. Месропян

doi:10.14308/ite000361

В.В. Селютин Институт социально-экономических и гуманитарных исследований Южного научного центра РАН, Южный федеральный университет (Ростов-на-Дону)
С.А. Заруцкий Институт социально-экономических и гуманитарных исследований Южного научного центра РАН, Южный федеральный университет (Ростов-на-Дону)
К.Е. Месропян Институт социально-экономических и гуманитарных исследований Южного научного центра РАН, Южный федеральный университет (Ростов-на-Дону)

Ключові слова: AHP, DEA, MCDM, TOPSIS, інтегральне оцінювання, ефективність, ранжирування, регіональні системи

Анотація

У статті пропонується гібридна технологія багатовимірного ранжирування складних соціально-економічних систем з багатьма входами і виходами. Зіставляються два підходи, за допомогою яких проводиться об'єктивне розділення об'єктів на ефективні та неефективні на основі моделі DEA і суб'єктивне ранжирування за допомогою методів MCDM. Поєднання двох підходів дозволяє підвищити якість інтегрального оцінювання складних систем. Наведено приклад ранжирування за ступенем ефективності міст Півдня Росії.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

##plugins.generic.paperbuzz.metrics##

##plugins.generic.paperbuzz.loading##

Посилання

1. Cook W.D., Seiford L.M. Data envelopment analysis (DEA) – Thirty years on // European Journal of Operational Research. 2009. № 192. P.1–17.
2. Dyson R.G., Allen R., Camanho A.S., Podinovski V.V., Sarrico C.S., Shale E.A. Pitfalls and protocols in DEA // European Journal of Operational Research. 2001. № 132. P. 245–259.
3. Hauner D. Explaining Differences in Public Sector Efficiency: Evidence from Russia’s Regions // World Development. 2008. Vol. 36. № 10. P. 1745–1765.
4. Hauner D., Kyobe A. Determinants of Government Efficiency // IMF Working Papers. 08/228, International Monetary Fund. 2008. 27 p.
5. Stewart T.J. Relationships between Data Envelopment Analysis and Multicriteria Decision Analysis // The Journal of the Operational Research Society. 1996. Vol. 47, No. 5. P. 654–665.
6. Tsuneyoshi T., Hashimoto A., Haneda S. Quantitative evaluation of nation stability // Journal of Policy Modeling. 2012. № 34. P.132–154.
7. Месропян К.Э. Алгоритмизация процедуры измерения эффективности региональных систем на основе метода анализа огибающих (на примере сельского хозяйства Юга России) // Вестник Южного научного центра РАН. 2011. Т. 7. № 4. С. 83–88.
8. Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2009: Стат. сб. / Росстат. М., 2009. 378 с.
9. Peng L., Zhanxin M.The Evaluation of City Competitiveness in Shandong Province // Energy Procedia. 2011. №5. Р. 472–476.
10. WangY., Lan Y. Measuring Malmquist productivity index: A new approach based on double frontiers Data envelopment analysis //Mathematical and Computer Modelling. 2011. № 54. P. 2760–2771.
11. Tervonen T., Lahdelma R. Implementing stochastic multicriteria acceptability analysis // European Journal of Operational Research. № 178. 2007. P. 500–513.
12. Chen S.J., Hwang C.L. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Verlag, Berlin. 1992.
13. Saaty T.L. Principia Mathematica Decernendi: Mathematical Principles of Decision Making. RWS Publications. Pittsburgh, Pennsylvania. 2010.